机构

National University of Singapore

新加坡旗舰研究型高校,通过学习与视觉实验室等团队活跃于高效深度学习、模型压缩与生成式模型方向。

Flow-DPPO 把 PPO 的比值裁剪换成逐步精确的高斯 KL,SD3.5 上 GenEval2 从 39.9(Flow-GRPO)拉到 48.1,策略漂移约降为四分之一。

DRPO 把 DPPO 的硬散度 mask 换成平滑优势加权二次正则,保留 Binary-TV 信任域但梯度权重有界,在 BF16 和 FP8 下比 GRPO、SPO、DPPO 训得更稳。

MRAgent 给 LLM 智能体一张图记忆,让模型边推理边遍历,LoCoMo 的 LLM-Judge 从 68.3 升到 84.2,每样本只花 118k token。

EvoArena 把静态智能体任务改造成演化链,当前智能体平均准确率只有 39.6%;EvoMem 用 patch memory 将链级准确率提高 3.7 点。

综述把长视频 MLLM 重构为「看-记-想」三种能力,对比 11 篇已有综述,梳理 100+ 方法与 5 个应用领域。

dMoE 让 MoE 路由对齐扩散 LLM 的块级并行解码：在 LLaDA2.0-mini 上把每块唯一专家从 69.5 降到 14.6，保留 99.11% 精度，专家显存省 76-80%。